G2 kernel 编译真机版

本文分享了G2手机自编译kernel的过程,详细介绍了编译环境搭建、源码下载及配置等步骤,并提供了成功运行自编译kernel的经验。

G2 kernel 编译真机版

G2入手有一阵子了,网上也查了些资料,英文的很多,中文的很少,G1的很多,G2的很少。
到今天终于成功运行了自己编译的kernel,其实是个毫无技术含量的工作,写个简单流程攻略,希望能帮到一些人吧。

G2 V版 安卓的2.2 kernel 版本 2.6.27-00392


编译环境

ubuntu-8.04.1-desktop-i386.iso + VMware-workstation-6.5.2-156735.exe

参考一下  http://source.android.com/download 一点问题都不会有,成功的话就能下载代码(压缩传送只有几百兆,解开2G),这个代码是不包括kernel的。只编译kernel的话这部分代码也可以不下,不过prebuilt里的交叉编译工具下面会用到。


G2 kernel 源码下载

http://www.johandekoning.nl/index.php/2009/06/07/building-android-15-getting-the-source/
参考其中的 local_manifest.xml 部分就行了。2.6.27 kernel/msm


make
http://www.johandekoning.nl/index.php/2009/06/08/building-android-15-building-the-source/
.config 是从真机里adb pull出来的。/proc/config.gz 照理说这样编就能和真机的内核从版本到配置都一摸一样。


内核打包
http://android-dls.com/wiki/index.php?title=HOWTO:_Unpack%2C_Edit%2C_and_Re-Pack_Boot_Images
http://www.hiapk.com/bbs/thread-6390-1-1.html
http://www.hiapk.com/bbs/thread-6392-1-1.html
有一点很奇怪,真机里的boot.img有2M+,经过重新打包只有1.6M了


运行
自制有风险 刷机需谨慎。
其实个人觉得只要SPL不破坏,刷机是没有风险的,总能够通过fastboot来烧正确的程序

最保守的方法,boot form PC image
fastboot boot boot.img

# cat /proc/version
cat /proc/version
Linux version 2.6.27-00392-g8312baf ([email=docsis@docsis-desktop]docsis@docsis-desktop[/email]) (gcc version 4.2.1) #1 PREEMPT Sun Aug 1
6 13:46:41 CST 2009

进过打电话验证可以打电话。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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